KI-Agenten-Pipeline für Recherche & Bewertung
Aus einer täglichen Handarbeit wurde eine priorisierte Shortlist, bereit für den menschlichen Entscheid.
Ausgangslage
Hunderte Online-Inserate von Hand zu sichten, die Originalquelle zu finden und die Relevanz zu beurteilen, kostete jede Woche Stunden.
Vorgehen
Aufbau einer mehrstufigen Agenten-Pipeline: Browser-Automatisierung sammelt die Inserate, eine Such-API findet mögliche Quellen, ein LLM wählt die beste aus, extrahiert strukturierte Inhalte und bewertet die Relevanz gegenüber einem Profil. Die Ergebnisse erscheinen in einem React-Dashboard mit Filtern, Statusanzeige für Hintergrundaufgaben und End-to-End-Tests.
Ergebnis
Aus einer täglichen Handarbeit wurde eine priorisierte Shortlist, bereit für den menschlichen Entscheid.
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